XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search SystemRepository
肯特学术资料库
* 通讯作者，电子邮箱：wuz2015@mail.xjtu.edu.cn (Z. Wu)。摘要：解决传统能源危机和环境问题的迫切需要加速能源结构转型。然而，可再生能源的多变性对满足复杂的实际能源需求提出了挑战。为了解决这个问题，建设一个多功能的大型固定式储能系统被认为是一种有效的解决方案。本文批判性地研究了电池和氢混合储能系统。这两种技术都面临着阻碍它们完全满足未来储能需求的局限性，例如在有限的空间内实现大容量存储、快速响应的频繁存储以及无损耗的连续存储。电池具有快速响应（<1 s）和高效率（> 90％）的特点，在频繁的短时间储能方面表现出色。然而，自放电率（> 1％）和容量损失（~20％）等限制限制了它们在长时储能中的应用。氢能作为一种潜在的能源载体，能量密度高、状态稳定、损耗低，适合大规模、长时储能。然而，由于其储能效率低（~50%），不适合频繁储能。正在进行的研究表明，电池和氢混合储能系统可以结合两种技术的优势，满足日益增长的大规模、长时储能需求。为了评估它们的应用潜力，本文使用提出的关键性能指标对这两种储能技术的研究现状进行了详细的分析。此外，从多个角度概述了电池和氢混合储能系统面向应用的未来方向和挑战，为先进储能系统的发展提供指导。亮点：⚫回顾了电池和氢混合储能系统的面向应用的储能系统。⚫提出了一系列先进储能系统的关键性能指标。 ⚫ 在可再生能源存储情况下，电池和氢混合储能系统（0.626 美元/千瓦时）比电池储能系统（2.68 美元/千瓦时）更具成本竞争力。⚫ 总结了多功能大型固定式电池和氢混合储能系统的挑战。关键词：混合储能系统、电池、氢、固定式、大型、多功能。
肯特学术资料库
工作量证明 (PoW) 是大多数主要区块链加密货币背后的基本底层技术。之前有人指出，量子设备在比特币环境中执行 PoW 时具有计算优势。在这里，我们认为这种量子优势不仅扩展到所有现有的 PoW 机制，还扩展到任何可能的 PoW。这对基于量子的攻击整个区块链的完整性以及更合法地使用量子计算来挖掘比特币和其他加密货币都具有重大影响。对于第一种情况，我们估计这些量子攻击何时会针对各种加密货币变得可行，并讨论此类攻击的影响。对于后者，我们推导出一个精确的公式来计算转向基于量子的加密货币矿工的经济激励。使用此公式，我们分析了几个测试场景，并得出结论，投资量子硬件进行加密货币挖掘可能会带来巨大的回报。
Rothamsted存储库下载
1960年代的绿色革命通过遗传改善，化学肥料，灌溉和机械化而实现了作物产量的显着增加。然而，在气候变化和地缘政治动荡的背景下，目前人口增长的轨迹预测，农业生产将不足以确保未来三十年的全球粮食安全。迫切需要对超出增量收益的农作物的改进。植物生物学近年来还通过开发和应用功能强大的技术（包括基因组测序），“ OMICS技术，精确的基因组编辑以及结构生物学和显微镜的步骤变化”，进行了一场革命。proteostasis-控制细胞蛋白质补体的集体过程，包括合成，修饰，定位和降解 - 是一个从这些进步中受益的领域。本期特刊介绍了这个充满活力的领域的最新研究，特别关注蛋白质降解。在当前文章中，我们强调了植物蛋白质症对农艺特征的多样化和广泛的贡献，提出了机遇和策略，以操纵蛋白质静态机制的不同元素以改善作物，并讨论将这些思想付诸实践所涉及的挑战。
Rothamsted存储库下载
随着越来越多的研究将牲畜农业与更快的全球变暖，更高的健康成本和更高的土地要求联系起来，通常建议将基于植物的饮食的急剧转变为有效的全能解决方案。隐含地，这一论点是基于以下假设：当前分配给动物生产系统的资源的重新分配将自动导致对人类食用作物的有效培养，而没有负面的环境，健康或社会经济后果。实际上，这种假设的有效性值得仔细检查，因为农场采用新的农业系统的能力是多方面的，并且有背景。通过对文献的跨学科综述，我们在这里讨论了意外后果的例子，这些后果可能是由于草原转化为可耕种的生产，包括对产量稳定性，生物多样性，土壤生育能力以及其他可能产生的不利影响。我们认为，这些问题中的几乎没有被认为是当前粮食安全辩论的一部分，并呼吁对供应方约束进行仔细检查。
肯特学术资料库
通过机器学习生成设计一直是计算机辅助设计领域的一项持续挑战。最近，深度学习方法已被用于随机生成时尚、家具和产品设计中的图像。然而，这种深度生成方法通常需要大量的训练图像，并且在设计过程中没有考虑到人为因素。在这项工作中，我们寻求一种方法，通过脑电图测量 (EEG) 指示的大脑活动将人类认知因素纳入生成过程。我们提出了一种受神经科学启发的机器学习设计方法，其中使用 EEG 来捕获首选的设计特征。此类信号用作生成对抗网络 (GAN) 中的条件。首先，我们使用循环神经网络 (LSTM - 长短期记忆) 作为编码器，从原始 EEG 信号中提取 EEG 特征；这些数据是从受试者观看 ImageNet 中的几类图像时记录下来的。其次，我们训练一个以编码的 EEG 特征为条件的 GAN 模型来生成设计图像。第三，我们使用该模型从受试者的 EEG 测量大脑活动生成设计图像。
Rothamsted 存储库下载
1 植物科学系，罗瑟姆斯特德研究中心，哈彭登 AL5 2JQ，英国 § 现地址：约翰·英纳斯中心，诺维奇研究园，诺维奇 NR4 7UH，英国 *通讯地址：vladimir.nekrasov@rothamsted.ac.uk 电话：+44 (0)1582 938 292 FH ORCID：0000-0002-0215-3209；VN ORCID：0000-0001-9386-1683 关键词：CRISPR、Cas9、植物、基因组编辑、Golden Gate、MoClo
肯特学术资料库
摘要 伴随前庭功能障碍的失忆症状表明前庭和视觉记忆系统之间存在功能关系。然而，人们对其背后的认知过程知之甚少。作为起点，我们寻找一种跨模态相互作用的证据，这种相互作用通常在其他感觉模态之间观察到，在这种相互作用中，如果先前将目标（在本例中为视觉）与来自另一个感觉域（在本例中为前庭）的独特、时间上一致的刺激相结合，则更容易识别目标。参与者首先执行视觉检测任务，其中刺激出现在计算机网格内的随机位置。参与者不知道，一种特定刺激的开始伴随着短暂的亚感觉脉冲电前庭刺激 (GVS)。在两个视觉搜索实验中，当在先前检测任务中出现 GVS 配对视觉刺激的网格位置呈现时，旧目标和新目标都能更快地被识别。这种位置优势似乎是基于相对而非绝对空间坐标，因为当搜索网格旋转 90° 时，这种效果仍然有效。这些发现共同表明，当个体回到熟悉的视觉场景（此处为 2D 网格）时，如果目标出现在之前与独特的、与任务无关的前庭线索相关联的位置，则视觉判断会得到促进。这种多感官相互作用的新案例对于理解前庭信号如何影响认知过程具有更广泛的意义，并有助于限制 GVS 日益增长的治疗应用。
肯特学术存储库
抽象的胚泡是最普遍的肠道真核微生物，对人类和动物健康都有重大影响。尽管进行了广泛的研究，但其致病性仍然存在争议。成本动作Ca21105，“一个健康状况下的胚泡”（OneHealthBlastocystis），旨在通过促进一个多学科网络来弥合我们理解的差距。该计划的重点是开发标准化的诊断方法，建立全面的亚型和微生物组数据库，并通过教育和协作来促进能力建设。该动作构成了五个工作组，每个工作组都针对胚泡研究的特定方面，包括流行病学，诊断，“ OMICS Technologies”，体内和体外研究以及数据传播。通过整合医学，兽医，公共和环境健康的进步，该计划旨在协调诊断，改善公共卫生政策并促进创新研究，最终增强我们对胚泡及其在健康和疾病中的作用的理解。这种合作的工作有望导致大幅进步和实际应用，从而使科学界和公共卫生受益。